`chunk_id` 는 `chunks_fts` 에서 UNINDEXED 다. 그런데 V002 이래 삭제
트리거가 그 컬럼으로 행을 찾았다 (`DELETE FROM chunks_fts WHERE
chunk_id = old.chunk_id`). FTS5 는 UNINDEXED 컬럼에 색인을 만들지 않으니
이 조건을 만족할 색인이 없고, 삭제가 색인 전체 스캔으로 떨어진다.
chunk 한 건 삭제가 O(색인 전체) 였다.
`chunks` 에서 DELETE 가 나가는 모든 경로가 이 비용을 냈다 —
sweep_deleted_files, reset --orphans-only, 그리고 파일이 수정될 때마다
도는 purge_orphan_at_workspace_path. 즉 정상적인 증분 재색인이 코퍼스가
커질수록 느려지는 형태였다.
V016 이 chunks_fts 를 drop 후 재생성하면서 rowid 를 chunks.rowid 와
맞추고, 세 트리거의 행 지정을 rowid 로 바꾼다. FTS5 는 rowid 로 B-tree
조회를 하므로 O(log n) 이 된다. 컬럼 구성·tokenizer 는 그대로라 검색
경로는 한 줄도 안 바뀐다.
실제 KB 사본 (문서 28,427건 / chunk 600,808건) 에서 문서 200건 삭제:
현행 (chunk_id 로 DELETE) 1590.1초
V016 (rowid 로 DELETE) 2.0초
약 800배. 삭제 후 남은 chunks 와 chunks_fts 행 수가 양쪽 다 595,741 로
같다. 마이그레이션 자체는 60만 chunk 기준 32초이고 재색인은 필요 없다.
검색 결과는 불변이다. '한국'(15,977) / 'database'(1,067) / '서울
지하철'(230) / 'kebab'(3) 네 질의의 상위 20건을 chunk_id·bm25
점수·snippet 까지 해시로 비교했고 전후가 동일했다. 그래서 corpus_revision
을 올리지 않는다 — 어휘 검색 정렬이 `ORDER BY score, f.chunk_id` 라
rowid 와 무관하므로 미결 pagination cursor 를 무효화할 이유가 없다.
tokenizer 가 바뀐 V009 와는 다른 경우다.
이슈가 제안한 external-content(`content='chunks'`) 는 택하지 않았다.
V009 트리거가 색인하는 값이 `tokenized_korean_text || ' ' || text` 라
chunks 의 어느 컬럼과도 일치하지 않아, generated column 신설 + FTS
테이블에서 chunk_id/doc_id 제거 + 검색 경로의 rowid join 전환이 딸려온다.
삭제 비용은 rowid 정렬만으로 같은 복잡도로 내려가므로 본문 그림자
(chunks_fts_content, 실측 550 MB) 회수는 별 건으로 남긴다.
rebuild_chunks_fts 도 같이 고쳤다. rowid 를 명시하지 않으면 FTS5 가 자기
번호를 매겨 정렬이 깨지고 그 뒤의 모든 삭제가 조용히 아무것도 안 하게
된다. 이 함수에는 별개의 잠복 결함도 있었다 — V009 가 색인하는 한국어
형태소 접두를 빠뜨리고 raw text 만 넣고 있어서, 재구축을 돌리면 2자
한국어 질의가 다음 재색인 때까지 안 맞았다. 트리거와 같은 CASE 로 맞췄다.
전제: chunks 는 chunk_id TEXT PRIMARY KEY 라 INTEGER PRIMARY KEY 가 없고,
SQLite 의 VACUUM 은 그런 테이블의 rowid 를 다시 매길 수 있다. kebab 은
VACUUM 을 실행하지 않으며(코드베이스 전체에 없음) 사용자가 직접 돌렸다면
rebuild_chunks_fts 가 복구 경로다. external-content 도 같은 전제를 깔고
있어 이 위험은 선택지 간 차이가 아니다.
design §5.5 verbatim block 을 rowid 트리거로 갱신하고 CI diff-check 를
V009 에서 V016 으로 재조준했다 (V007 → V009 때와 같은 방식).
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여러 세션 누적으로 ~268개로 불어난 문서를 3 병렬 explorer 로 전수 특성화한 뒤
재정리 설계. 코어(living+frozen)는 건강하고 SoT 도 territory 별로 정의돼 있으나
단일 지도 부재 + historical 아티팩트(plans 64·handoffs 8) 가 트리에 섞임.
설계(방안 B): 3구역 분리(living/frozen/archive) + root DOCS.md SoT 지도 신설 +
오펀 stub 7 삭제 + release-notes 9→CHANGELOG.md 통합 + historical 을
docs/archive/ 로 git mv + stale 컴포넌트 README 2건 수정 + CLAUDE.md §docs 갱신.
frozen specs/tasks 는 거버넌스 앵커라 무변경(이동 전 frozen→대상 링크 grep gate).
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최신 코드베이스 기준으로 사용자/아키텍처 문서 갱신:
README (사용자 설명서 수준):
- 버전 스탬프 v0.21.0 → v0.32.0 (2곳)
- 파생물 캐시 설명에 OCR/caption 캐싱 반영 (embedding 만 → embedding+vision)
ARCHITECTURE (구조 상세):
- migrations V001..V014 → V015 (drop chat_sessions, v0.31.0)
- derivation_cache kind: "embedding 만 남음" → embedding + ocr + caption (#217)
- 9개 code_*_ast_v1.rs → 단일 code_ast_v1.rs / CodeAstV1Chunker (v0.32.0 #220) — dir tree + 결정표
- MCP 도구 목록 4개 → 8개 (schema/doctor/search/bulk_search/ask/fetch/ingest_file/ingest_stdin)
- stale /build/dogfood 경로 → 실 경로/HOTFIXES 참조
CLAUDE.md:
- "README 최신성 hard requirement" 명문화 — 기능 추가/변경/삭제·사용자 표면 변경 시
그 PR 에서 README 동기화, 제거된 surface 는 README 에서도 제거. 단 깊이는
"사용자 설명서" 수준이고 아키텍처는 docs/ARCHITECTURE.md 에 — altitude 경계 명시.
- stale TUI bullet 정정 (kebab tui 는 v0.31.0 제거 → CLI 가 유일 UI surface)
code: derivation.rs 모듈 주석의 kind 목록 {embedding,alias,korean_tokens} →
{embedding,ocr,caption} (source-of-truth 주석 정정).
독립 doc-accuracy 감사로 config 기본값(llm/embedding/rag/chunker/ocr)·CLI 표면·
crate 목록·migration·cache kind 전수 대조 — 위 2건 외 잔여 staleness 0.
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리뷰어가 잡은 release-doc 사실 오류 정정:
- dep −2 → dep −1: serde_yaml_ng 0.10 도 unsafe-libyaml 0.2.11 을 transitive 로
의존(Cargo.lock 확인). 제거된 건 archived serde_yaml 하나뿐. "unsafe-libyaml
까지 제거" 는 거짓 → 4곳(release notes ×2, Cargo.toml, HOTFIXES) 정정.
- crate 24→20 → 22→20: 이 arc(#219–#222)는 #221 에서 2 crate(kebab-embed/llm)만
제거. 24→22 는 직전 v0.31.0 spine. cumulative 표기는 명시적 주석으로 분리.
- 누적 줄수 약 −3200 → 약 −3400(실측 git diff fd3b4ae..main = 643 ins/4057 del).
코드 변경 없음(release-facing 문서 + 버전 주석). Cargo.toml 파싱 OK.
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ponytail-audit 의 작은 over-engineering 잔여 3건 (output/동작 불변):
1. FusionPolicy 1-arm enum 제거 — kebab-search 내부 전용(외부 importer 0)이던
`enum FusionPolicy { Rrf { k_rrf } }` 를 `HybridRetriever.k_rrf: u32` 로 inline.
parse_fusion 은 u32 반환. RRF 수식 `Σ 1/(k_rrf+rank)` byte-identical.
2. dual YAML 통일 — serde_yaml(0.9) 를 maintained fork serde_yaml_ng(0.10) 로 일원화.
k8s manifest chunker + eval golden loader 2 site 마이그레이션(API drop-in),
workspace dep 에서 serde_yaml 제거. parse 결과 불변.
3. NliVerifier::hypothesis_token_count 의 `Ok(0)` default 제거 → required.
prod OnnxNliVerifier 가 이미 override 라 동작 불변, MockNliVerifier 에 explicit 추가.
문서 동기화: search/eval/parse component README + ARCHITECTURE 의 FusionPolicy/
serde_yaml 참조를 현 상태로 갱신. net −37줄. 적대적 검증 2렌즈(output-identity +
completeness-build) 통과, 영향 crate 테스트 + clippy -D warnings 클린.
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kebab-embed/kebab-llm 은 "새 type 없음"을 자처한 순수 re-export 셸이었다
(trait 은 이미 kebab-core 소유, mock + test helper 만 보유). "kebab-core
재구성 시 안정 surface" 라는 명분은 1인 RAG 엔 speculative YAGNI. 흡수:
- kebab-core 에 default-OFF `mock` feature + src/mock.rs (MockEmbedder,
MockLanguageModel, assert_vector_shape/assert_unit_norm/assert_finish_chunk
을 kebab_core:: → crate:: import 만 바꿔 verbatim 이동).
- production import 2곳(kebab-embed-local, kebab-llm-local) +
test import 다수(search/rag/parse-image/embed-local) 를 kebab_core 로 repoint.
mock 쓰는 crate 는 dev-dep 에 features=["mock"] (default 빌드 무영향).
- shim 자체 테스트: mock 동작 테스트는 kebab-core/tests/ 로 이동,
reexports.rs(셸 재수출 테스트)는 폐기.
- crates/kebab-embed, crates/kebab-llm 삭제 + workspace member/deps 정리.
- ARCHITECTURE/HANDOFF/component README 의 crate 그래프·표·rationale 갱신
(22 → 20 crates). llm-local 의 broken intra-doc link 2건도 정리.
trait surface·동작 불변 (test-only + import-rename). workspace build 는 mock
default-OFF 라 mock 코드 미컴파일. 적대적 검증 3렌즈(build-test-integrity +
behavior-identity[mock byte-identical] + dead-crate-completeness) 통과,
clippy --workspace -D warnings 클린.
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in-process LRU search cache 는 spine 재작성(#214)에서 이미 삭제됐는데
그 비계(scaffold)만 남아 있었다. 잔존물 제거:
- App::search/search_uncached 붕괴 (search() 는 1줄 위임자였음)
- search_uncached_with_config facade + 그 테스트 삭제
- 죽은 `search --no-cache` / `search --explain` CLI 플래그 제거
(ask --explain 은 live — 건드리지 않음)
- 안 읽히던 RagCfg.explain_default config 필드 + fixture 제거
- 제거된 표면을 가리키던 stale 주석/문서(citation_helper/hybrid/
search·app-facade README/DOGFOOD/HANDOFF) 정정
코어 검색 출력은 byte-identical (search_uncached 본문이 search() 로
verbatim 이동). `search_cache: false` wire capability 는 유지 — 제거 시
schema.v1 breaking bump 이라 손해. 적대적 검증 2렌즈(correctness-preserved
+ wire/config-safe) 통과, dead-symbol-complete 가 잡은 5건 주석/문서 정정 완료.
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(a) embed_with_cache 를 image/pdf/code 핸들러에 배선(markdown 전용→전미디어) — PR1.
(b) ocr/caption derivation_cache 네임스페이스로 OCR/caption 중간 산출물 캐싱 —
버전-캐스케이드 분리 + ollama-vision 비결정성 박제 — PR2.
리서치로 해소: provenance 는 wire/게이트에 없어 캐시 히트 시 재현 불필요(byte-identical
유지) · payload 는 full 구조체 serde(block 레벨까지 byte-identical) · derivation_cache_key_bytes
신설 · paddle ONNX 자산은 이미 레포 번들(다운로드 불필요) → 결정적 게이트 가능.
열린 항목: paddle 게이트용 text-bearing OCR 코퍼스 생성(R2, plan 에서 해소).
apply_env 의 KEBAB_* 매치 암을 103개→22개로 정리. 삭제된 암은 런타임에서
바꿀 일이 거의 없는 per-field 튜닝 노브(score_thresh, rrf_k, temperature,
multi_hop_*, nli_threshold, chunker_version, context_tokens 등) — struct
field 와 serde default 는 그대로 유지하므로 TOML 로는 여전히 설정 가능.
유지한 22개: endpoint×3, 모델명/프로바이더×5, 경로×2, 병렬도×2,
청킹 target/overlap×2, OCR 엔진/모델/언어+per-medium enabled×5,
caption enabled×1, search default_k×1, rag prompt_template_version×1.
영향 범위: struct field 삭제 없음(defaults 불변) → search/ask/chunk 출력
byte-identical 확인 (parity gate u2-surface IDENTICAL ✓).
docs: README KEBAB_* 항목을 실제 노출 키 목록으로 교체.
SMOKE.md config 예시를 ~30개 공통 키로 슬림화 + env 설명 갱신.
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Phase 2 Unit 1. OcrCfg(image) 13필드가 PdfOcrCfg(pdf) 와 전부 중복(image 고유
0, pdf 고유 4) + apply_env 에 KEBAB_IMAGE_OCR_*/KEBAB_PDF_OCR_* 27 arm 복제를
제거한다.
- 신규 SharedOcrEngineCfg(13 공유 필드, 전부 Option, default None) = [ingest.ocr].
엔진 설정 단일 출처. image/pdf 블록은 on/off 토글 + override.
- load-time resolution(Config::resolve_ocr, from_file 호출): 공유 필드가 Some 이고
미디어 블록이 그 키 미명시면 concrete OcrCfg/PdfOcrCfg 로 overlay(presence 는
toml::Value 로 판정; 미디어 > 공유 > 내장 default). struct 필드는 그대로 두고
엔진 필드에 #[serde(default)] 만 추가(slim 블록 파싱) → image(gemma4:e4b/1600)
vs pdf(qwen2.5vl:3b/2048) 미디어별 기본값 보존.
- resolver Config::image_ocr()/pdf_ocr() 추가. consumer(kebab-parse-image,
kebab-app build_*_ocr_engine·ingest gate·pdf_ocr_apply·ingest_config_signature)가
전부 경유 → god-struct 직접 read 제거.
- apply_env: 27 arm → 공유 KEBAB_OCR_* 12 arm(image+pdf 동시) + pdf 고유 4 arm +
미디어별 KEBAB_IMAGE_OCR_ENABLED/KEBAB_PDF_OCR_ENABLED.
- step_4_to_5: [ingest.image.ocr] 12 엔진 키를 [ingest.ocr] 로 move_table(enabled
제외). pdf 블록 무손상(reconcile 이 채워 공유 overlay 오염 X). annotated_default
도 동일 통합으로 v5 canonical 형상. CURRENT_SCHEMA_VERSION=5.
- v4→v5 round-trip 테스트(비-default image engine 보존 + pdf 오염 X + 멱등). effective
OCR 바이트 동일 → ingest_config_signature 불변 → 강제 재색인 없음.
검증: clippy --workspace --all-targets 0 / kebab-config·kebab-parse-image·
kebab-parse-pdf·kebab-app 테스트 pass. surface: README [ingest.ocr] 절 + SMOKE
config 블록 + DOGFOOD env + HOTFIXES dated entry.
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사용자 필수 제약 반영: 각 수정 단위(PR/phase)마다 코어 기능(md ingest·검색·
single-hop RAG+citation)의 도그푸딩 품질이 직전 baseline 과 반드시 비슷해야 하며
회귀 시 머지 금지. baseline 동결 → per-unit `kebab eval compare` + ingest 출력
byte-diff=0 게이트. 이 게이트가 PR 분할 경계와 완료 정의를 지배.
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기능 추가로 산만해진 표면·동작·내부를 강하게 단순화하는 설계. 단일 사용자·pre-1.0
이점으로 능력은 (거의) 유지하되 조작 표면·코드 구조를 절반 이하로.
핵심:
- Cuts: TUI, multi-turn 세션, legacy RAG v1/v2, search LRU 캐시, candle 임베더,
ingest API 5변종→1 (crate 24→22).
- 스파인 4 crate 재작성: config god-struct→타입 슬라이스, ingest 4193줄 모놀리스→
stage 파이프라인, chunk 중앙 selector, rag 2633줄→합성 stage(순수 query→Answer).
- 표면: config 109→~30, env 97→~25, search 20플래그→~6(--filter).
- 불변식: ingest 출력 byte-identical(재색인 없음) + wire 출력 계약 불변(MCP/스킬 무영향).
brainstorming 7개 결정 기록. frozen contract 부분 supersede.
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R9700 GPU ollama(gemma3:4b + snowflake-arctic-embed2 @ .244)로 rag-v3 vs rag-v4
답변 비교. 타깃 실패 모드(저신뢰 jira 가 권위 wiki 를 wiki 인용 없이 덮어씀)는
두 버전 모두 0/34 — 이 모델/코퍼스에서 재현 안 됨. 품질 지표 전부 표본오차 내 구분
불가(wiki-grounded 32 vs 31, jira-correct 29 vs 28, 거부 4 vs 5). v4 는 무해(회귀
0) + 라벨 프롬프트 도달 확인이나 trust-steering 효과는 실패 모드 미재현으로 미입증.
유일 델타: v4 약간 더 간결(평균 인용 5.14→4.23). HOTFIXES + plan doc 검증 갱신.
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md-heading-v2(PR #209)의 oversize 분할을 PDF 청커에도 적용. v1.1 의 chunk_page 는
문장/문단 경계로만 잘라서 경계 없는 거대 페이지(빽빽한 scanned page 한 줄 OCR)가
통째로 한 청크 → strict 임베더 실패. v1.2 는 2-tier: tier-1(문장/문단 greedy +
overlap) 후 segment 가 max_chunk_tokens 초과면 tier-2 가 공유 text_pieces 로
재분할 → 모든 PDF 청크 ≤ 예산.
- 신규 공유 모듈 crate::oversize (text_pieces/char_pieces/BYTES_PER_TOKEN) — md 와
PDF 가 공유(단일 진실 공급원). md-heading-v2 는 호출만, 출력 byte-identical(md
라벨·동작 불변, parity 테스트 전부 통과).
- PdfPageV1Chunker { max_chunk_tokens } + policy_hash budget fold(md 동형) +
pdf_chunker_from_config(kebab-app). 신규 config 키 없음.
- 분할 조각 chunk_id 는 #c{segment_start}s{i}(미분할 단일 segment 는 bare
#c{segment_start} 유지 → 공통 경우 v1.1 동일).
- Page span: 분할 조각은 부모 segment 의 char 범위를 그대로 가짐(segment-granular,
md 동형). per-piece narrowing 은 text_pieces 의 줄 구분자 소실로 drift 하는
버그라 코드 리뷰 후 제거 — 회귀 테스트
oversize_pdf_page_with_newlines_splits_without_span_drift 로 잠금.
- chunker_version v1.1→v1.2 → 다음 ingest 에서 PDF 1회 자동 재청크(md/code 무영향).
검증: kebab-chunk lib 93 pass(span 회귀 포함), kebab-app green, clippy 0. 도그푸딩
(실험 KB, scanned PDF + arctic@Lemonade, budget 200): 625/625 errors=0,
scanned_page1 1→3 청크·scanned_page2 3→7 청크(둘 다 pdf-page-v1.2), 전 코퍼스
10215 청크 전부 ≤200. 버전 bump 은 follow-up 들과 함께 배치 릴리스에서 일괄.
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v1 의 "블록 미분할" 한계를 일반화. 거대 list/code/table/paragraph 가 한 청크로
임베더 컨텍스트를 초과해 임베딩이 통째로 실패하던 문제를 해소한다. v2 는 v1 과
모든 출력이 동일하되, 청크의 실제 임베드 text 크기(`text.len()/3`)가
`max_chunk_tokens`(신규 config, byte/3, default 4000)를 넘는 청크만 줄(`\n`)
경계로, 단일 거대 줄은 UTF-8 char 경계로 잘라 각 조각이 예산 이하가 되게 한다.
- 판정 기준은 저장 `token_estimate` 가 아니라 실제 `text` 길이: ImageRef/AudioRef
청크는 image-only 규약으로 token_estimate=0 이지만 OCR/caption text 는 클 수
있다(빽빽한 스크린샷). 도그푸딩 일치 재테스트에서 이 image-OCR 구멍 발견·수정.
- 분할 조각 chunk_id 는 동일 block_ids 를 공유하므로 id-input 해시에 `#seg{i}`
접미사로 충돌 회피(저장 policy_hash 는 bare — pdf-page-v1 의 `#L` 레시피 동형).
- `max_chunk_tokens` 는 v2 의 policy_hash 에만 fold(공유 ChunkPolicy 미변경 →
코드/PDF 청커 cascade 무영향). 값 변경 시 markdown 만 재청크.
- 미분할 청크는 v1 과 byte-identical. `chunker_version` v1→v2 → 다음 plain
`kebab ingest` 에서 markdown 1회 자동 재청크(--force 불필요, 코드/PDF 무영향).
동기: strict 임베더(AMD Lemonade `/api/embed`)는 oversize 입력을 truncate 아닌
거부(`500 too large`) — ollama 가 조용히 truncate 하던 걸 청커가 애초에 안 만들게.
검증(실험 KB, arctic-embed-l-v2 @ Lemonade): v2 전 620 중 2 doc(거대 jira list
블록) 임베드 실패 → v2 후 620/620 errors=0, 7114 청크 전부 ≤ 4000. 사용자 실
config 일치 재테스트(이미지 OCR + PDF OCR paddle-onnx ON)에서 image-OCR 구멍
발견·수정 후 dense 이미지 OCR 텍스트가 budget 초과 시 분할(token_estimate=0 →
1청크였던 것이 실제 text 기준 다중 청크로) 실증. frozen 설계 doc / frozen p1-5
spec 미변경(설계 §9 가 md-heading-v2 라벨 bump 를 변경 메커니즘으로 명시).
known limitation: PDF 는 별도 청커 pdf-page-v1.1 이라 이 split 미적용(후속 후보).
Cargo.toml 0.29.0 → 0.30.0 (신규 config 키 + 청커 동작 변경 = pre-1.0 minor +
도그푸딩 트리거). docs cascade: HOTFIXES / release-notes-v0.30.0-draft /
plan(2026-06-24) / normalize-chunk README / README / SMOKE / HANDOFF.
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Claude-Session: https://claude.ai/code/session_012Mc6W1fgsrbFKTsqA6P8La
도그푸딩(release 빌드): 사용자 실제 v2 config 변환(값·주석 보존·멱등) +
재색인 0 실증(v2 자동변환·v3 디스크 양 경로 unchanged). v0.28.0 release notes
draft(변경/trade-off/mitigation/upgrade 4단락).
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증분 skip 이 OCR/caption·청킹·코드 등 ingest 산출 영향 설정 변경을 못 잡아 재색인
안 되던 갭 일반화 수정. per-asset-type "ingest config signature" 를 effective
parser_version 에 폴딩 → 영향 설정 변경 시 영향 자산만 자동 재색인. patch(0.26.2).
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진행 로그 개선은 검색·색인 결과 불변 + 새 명령/플래그/config 없음 + additive-only
wire(asset_phase)라 CLAUDE.md 신규 규칙(기능/인터페이스 변경=minor, 없으면 patch)상
patch 가 맞음. version·라벨·HOTFIXES 헤더를 0.26.1 로 정정.
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신규 진행로깅 표면(asset_phase / ocr_ms / caption_ms + progress.rs heartbeat·
slowest 주석)이 v0.26.0 으로 잘못 표기돼 있던 것을 v0.27.0(실제 추가 버전)으로
정정. wire schema 의 "추가 버전" 정확성(외부 통합 참조). 로직 변경 없음(주석/doc).
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arctic 도그푸딩에서 OCR/caption 켜진 Obsidian 볼트가 중간부터 느려졌으나
TTY 진행바가 파일명·phase·모델·경과시간을 안 보여 "멈춤"처럼 보인 문제.
파일명 표시 + 느린 phase(OCR/caption/embed)+모델 실시간 + asset 경과 heartbeat
+ 종료 시 최장 소요 top-N 요약. additive wire(asset_phase, ocr_ms/caption_ms).
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SMOKE.md 의 [models.embedding] 예시 주석이 stale: provider 목록에 ollama 누락 +
"candle 은 e5-large 만 지원"(arctic 추가로 더 이상 사실 아님) + endpoint/arctic
미기재. CLAUDE.md §"README Configuration + SMOKE config 블록 동시 갱신" 규칙대로
보완 — provider 4종, arctic 모델(candle/ollama 태그), endpoint(ollama 전용, llm
endpoint fallback), e5↔arctic cascade 주석 추가.
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